• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.311-313
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• 2006

전력계통의 안정적 운용을 위한 EMS(Energy Management System)에서 현재 운용중인 계통의 상태를 추정하는 상태추정기는 매우 중요한 역할을 지닌다. 그러나 간혹 측정된 데이터가 잘못된 정보이거나, 데이터가 전송되지 않는 경우 가관측성이 확보되지 않게 될 수 있는데 이때는 의사측정값(pseudo measurements)을 이용하여 가관측성을 확보해 주어야 한다. 본 연구에서는 상태추정의 부하 데이터의 부재시사용하기 위한 모선별 부하분포계수(Bus Load Distribution Factor)에 관하여 소개하며, 그 오차를 최소한으로 줄이기 위해 사용하는 평활법에 대해 소개한다.

• 전기의세계
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• v.35 no.11
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• pp.699-709
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• 1986

전력계통 운용상 점차 고도의 기술이 요구됨에 따라 급전제어소에 설치되는 컴퓨터시스템도 많은 자료를 빠른 시간내에 처리할 수 있도록 대용량의 고속용 계산기가 채용되고 있으며, 이용기술면에서도 온라인 조류계산을 기본으로한 여러가지 진보된 응용기능을 갖추어 가고 있다. 1960년대말 디지탈컴퓨터시스템이 전력계통운용의 자동화를 위하여 특수하게 설계되어 이용된 이래 비약적인 발전을 거듭하면서 최근에는 안전제어(Security Control), 협조계획(Interactive Planning) 그리고 계층제어(Hierarchical Control) 등의 다양한 기능에 의해 전체 전력계통의 안전운용과 효율적운용을 기할 수 있도록 에너지관리시스템(EMS: Energy Management System)이 개발되었으며 세계적으로 많은 전력회사들이 종래에 사용해 오던 AGC/SCADA기능위주의 시스템에서 이 시스템으로 교체해 가고 있다. 우리나라의 한국전력공사에서도 최신기술의 EMS를 도입하기 위한 사업이 1987년 중반기를 준공목표로 1986, 10월말 현재 전체공정의 약 85%가 추진되고 있는데, 여기에서는 이에 관련하여 먼저 EMS의 기술동향과 설계방법에 관해 살펴보고 다음에 한전 EMS의 특징에 대하여 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.288-289
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• 2015

EMS(Energy Management System: 에너지 관리 시스템)에서 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition: 집중원격감시 시스템)은 RTU(Remote Terminal Unit), RCC(Remote Control Centre) 등을 통해 데이터를 취득한다. 이렇게 취득된 데이터는 토폴로지(Topology)를 구성하고, 계통을 감시하고 해석하는데 사용된다. EMS에서 계통해석 기술은 발전, 송전, 변전, 배전 계통이 유기적으로 결합되어 원활한 전력의 공급과 높은 신뢰도를 제공할 수 있어야 하는데 이를 위해서는 항상 신뢰할 수 있는 데이터를 사용해야 한다. 하지만 SCADA 취득 데이터는 통신 선로 상의 지연 등 통신 오류를 포함하고 있기 때문에 항상 신뢰할 수는 없으며, 오차를 포함한 측정 데이터를 사용하여 계통 해석을 할 경우 계통 해석 결과 전체를 신뢰할 수 없게 된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 원격 장치 신호 품질 불량 시 계통해석 데이터를 보다 신뢰할 수 있도록 취득, 사용하는 방안에 대해 제안한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.107-108
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• 2015

일반적으로 신재생에너지는 발전과 동시에 전력판매가 이루어지고 있으나, 에너지저장장치(ESS)를 이용하여 기상상태 및 전력수요 그리고 사업장내 수요전력 등을 종합적으로 분석하여 신재생에너지의 충전 및 판매 또는 소내 소비를 최적 관리함으로써 에너지이용률 제고 및 발전수익을 증대하는 신재생 전용 에너지관리시스템 (EMS) 개발에 관한 연구를 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.402-403
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• 2007

전력계통의 효율적인 제어와 운용을 위해서는 전력계통을 구성하는 각종설비의 모델링뿐만 아니라 실시간 시스템 운용 상태에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 정보가 필요하다. 이러한 목적을 위해 현대의 전력계통은 광범위한 데이터를 취득하는 SCADA(Supervisory Control And Data Aquisition)시스템을 기본적으로 갖추고 있다. 본 논문에서는 한국형 에너지관리시스템(Korean Energy Management System)에서의 데이터 취득, 처리, 제공, 제어 등의 기능을 수행하는 SCADA의 요구사항과 설계내용에 관해 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.180-182
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• 2004

최근 전력산업은 전통산업으로 인식되었던 기존의 틀을 과감히 벗고 IT, NT 테크놀러지와의 기술융합을 통해 혁신과 발전으로 진일보하고 있다. 이와 함께 북미지역을 비롯하여 유럽에서 발생한 광역정전의 영향은 전력계통 안정운영의 중요성을 한층 고조시키고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 이기종 전력시스템들이 네트워크로 상호 연결되어 전력계통 데이터의 시스템간 자료교환이 활발해 지고 있으며, 이에 따라 신속하고 정확한 데이터 연계의 중요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 한국전력거래소에서 운영하고 있는 EMS(Energy Management System) 시스템의 데이터베이스와 이기종 시스템과의 데이터 송 수신시 필수요소인 자료연계 DB의 작성을 위해 자체 개발하여 활용중인 전력계통 자료연계 DB 동기화 프로그램을 통한 자동화 사례에 관해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.261-263
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• 2006

전력 계통은 발전설비, 송전설비, 변전설비, 배전설비 등으로 크게 나눌 수 있다. 전력계통을 구성하는 이런 설비들을 원격 감시하고 제어하는 시스템을 전력자동화 시스템이라고 한다. 이런 전력자동화 시스템은 국내 전체 에너지의 수요, 공급, 수송을 제어하는 에너지 관리시스템(EMS : Energy Management System), 송전 및 변전설비의 감시제어를 담당하는 송변전소 감시제어 시스템(SCADA : Supervisory Control And Data Acquisition), 배전계통의 실비관리 및 운영을 담당하는 배전자동화시스템(DAS : Distribution Automation System), 수용가의 계량기를 원격으로 읽어오는 원격검침시스템 (AMR : Automatic Meter Reading) 통으로 구성되어 있다. 국내에서 운용중인 배전자동화 시스템은 배전선로에 설치되어 있는 개폐기만을 원격 감시 및 제어 하는 보편적인 시스템이다. 한편, 2005년도 전력IT 국가 전략과제로 수행하고 있는 배전지능화 시스템 개발 과제에서는 변전소부터 배전계통과 수용가까지의 모든 전력 설비에 대한 원격감시제어가 가능한 시스템을 배전지능화 시스템이라고 정의하고 이의 개발을 추진하고 있다. 본 논문에서는 ABB, SIEMENS, GE와 같은 국외의 배전 자동화 시스템들을 소개하고, 배전지능화 시스템에서 목표로 하고 있는 GIS 기반 위에서 고 저압 배전설비를 관리하고, SCADA, DAS, GIS(Geographic Information System), AMR, TCS(Trouble Call System) 등 배전지능화 시스템의 중앙제어장치가 갖추어야 하는 주요 기능들에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.11a
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• pp.297-299
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• 2006

최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도로 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통의 안정적, 경제적 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소는 EMS(Energy Management System)를 통해 실시간 전력계통에 대한 정확한 판단을 기반으로 전력계통의 안정성과 경제성 확보에 주력하고 있다. EMS의 다양한 기능 중 스카다(SCADA) 기능은 단순히 취득 데이터를 처리하는 기능뿐 아니라 인텔리젼트한 기능을 탑재하고 있는데 이중 대표적 기능이 스카다 토폴로지(SCADA Topology)라 할 수 있다. 스카다 토폴로지는 그 이름에서 알 수 있듯이 스카다에서 실시간 취득, 처리되는 아날로그와 스테이터스 데이터를 기반으로 전력계통에서 운용하는 각종 전력설비(발전기, 송전선로, 변압기, 조상설비 등)에 대한 가압 또는 무압여부를 스캔주기(2초)내에 결정하는 기능을 말한다. 현재 전력거래소는 100인치 화면 16장을 연견한 Rear Projector에 전국전력계통도 화면을 제작하여, 한눈에 전력계통의 가압 또는 무안상태를 표시 실시간 감시에 활용하고 있다. 그럼에도 국내에서는 스카다 토폴로지에 대해 소개된 논문이나 소개가 부재한 형편임을 감안하여, 본고는 스카다 토폴로지의 기본 알고리즘을 분석하여 국내 스카다 기능의 선진화에 기여하고자 한다.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.3
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• pp.619-623
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• 2018

Due to the development of society, the demand for electric power has increased and the quality control of electric power has become an important issue. In order to efficiently perform such power management, we propose a DSP based power measurement system for multi-wire power measurement. Since the conventional power measurement system can measure only the power of one line, a power quality measurement device is required for each line in order to measure the power quality of the individual line. Respectively. The system proposed in this paper proposes a system capable of real-time measurement of power quality at up to 12 points using digital signal processing algorithm, and the prototype based on this system was evaluated through the official test report of Korea Electrotechnology Research Institute. As a result of the performance test, it was evaluated that the error range is excellent at ${\pm}0.3%$.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.11
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• pp.527-536
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• 2017

With the recent development of smart grid industry, the necessity for efficient EMS(Energy Management System) has been increased. In particular, in order to reduce electric load and energy cost, sophisticated electric load forecasting and efficient smart grid operation strategy are required. In this paper, for more accurate electric load forecasting, we extend the data collected at demand time into high time resolution and construct an artificial neural network-based forecasting model appropriate for the high time resolution data. Furthermore, to improve the accuracy of electric load forecasting, time series data of sequence form are transformed into continuous data of two-dimensional space to solve that problem that machine learning methods cannot reflect the periodicity of time series data. In addition, to consider external factors such as temperature and humidity in accordance with the time resolution, we estimate their value at the time resolution using linear interpolation method. Finally, we apply the PCA(Principal Component Analysis) algorithm to the feature vector composed of external factors to remove data which have little correlation with the power data. Finally, we perform the evaluation of our model through 5-fold cross-validation. The results show that forecasting based on higher time resolution improve the accuracy and the best error rate of 3.71% was achieved at the 3-min resolution.